夜雨聆风QUALITY TRAINING
随着工业4.0时代的到来，人工智能技术正在制造业的质量管理体系。通过机器学习、计算机视觉和物联网等技术的深度融合，AI不仅实现了质量检测效率的指数级提升，更构建起覆盖产品全生命周期的智能质控网络，重塑新的质量管理模式。
1.AI技术概述
2.AI技术体系
3.AI在质量管理的场景分享
4.AI技术应用实践
一、AI赋能质量管理概论
1.AI的多模态能力带来质量管理的新方案
2.AI发展的两大方向：垂直AI应用深化与工业大模型普及
3.业务+AI=价值与数据+AI=价值的AI路线
4.质量知识图谱与可解释性AI的融合
5.AI助力质量管理从事后检测走向预测-预防管理
二、AI技术体系
1.AI大模型的分类：通用大模型&专业大模型
2.AI的基础架构
3.AI架构基础层
4.AI训练算法模型
4.1机器学习&深度学习框架-数据分析的参数择优
4.2计算机视觉-基于图像和视频的质量、人员等管理
4.3自然语言处理-知识管理和设备故障诊断
4.4工业大模型-泛化能力平台，支持多任务场景
5.AI基石—数据治理&平台
5.1数据治理从交互到数据消费
5.2数据管理的5层架构
5.3数据平台选择
5.4企业数据源管理
5.5集成Deepseek部署管理
5.6 AI决策基础-知识库搭建
5.7结合数据平台的AI驯化平台作用
5.8算法管理与AI驯化
案例：明泰铝业平台的架构、技术详情分析
三、AI赋能制造业质量（质量图谱、多模态识别（文字+图像）
1.从智能终端到预测型大模型：智能的4个等级
2.AI加持下的企业数字化架构设计
3.AI质量管理基础
3.1质量知识库搭建
3.2质量问题与代码化管理
3.3 AI质量图谱
3.4管理标准化
案例：某公司知识图谱
4.智能传感器与智能体在质量控制用的应用
4.1在线质量检测：传感器与AOI
4.2基于模型+传感器的0缺陷数字化工艺
4.3视觉+AI终端对管理行为的管控应用
4.4联合硬件与边缘计算形成的自我闭环的智能体实现发现即处理质量管控
4.5集成算法的实时计算的SPC统计与Cpk的计算
案例：激光等在在尺寸检验上的应用
视觉在尺寸和表面检测上的应用
TECE0缺陷数字化工艺
某企业通过视觉分析员工质量行为
5.AI赋能质量在预测和过程管控中的应用
5.1基于全价值链的数据覆盖与质量追溯
5.2基于历史数据和现实数据的AI智能生产预测系统逻辑搭建与应用
5.3基于工业互联网的TS16949的智能审核与透明化
5.4基于预测风险的智能企业资源分配与风险管控
5.5 Deepseek自主学习更变革新工艺
5.6 AI通用大模型在工艺控制方面的应用
5.7质量智能预警与应急管理
5.8质量问题与API集成Deepseek的知识库
案例:某橡胶企业基于历史数据的大模型管控，减少异物不良33%
上汽集团根据质量风险AI智能分配员工，实现动态质量管理
四、AI赋能制造业的应用实践
1.AI的误解与当前面对的问题与挑战
2.赋能业务是AI的应用的起点
3.AI重构质量管理的三大维度：检测→预测→决策
4.AI在质量中的应用推进
4.1数据建基
4.2场景试点
4.3系统融合
4.4组织升级
• 企业董事长，总经理、副总、智慧产业相关人士
张老师是数字化领域兼具权威资质与丰富实践经验的专家，拥有多重高级别专业身份，包括中德数字化工作组中方特聘专家（2018年至今，全国仅11人）、美国GLP数字化转型高级顾问（2018年至今）、上海市智改数转工作组专家（2017年1月至今）及赛迪研究院外聘数字化转型专家，同时长期深耕高校教育领域，自2016年6月起担任复旦大学、上海交大、浙江大学数字化EDP项目讲师，并曾受邀担任新加坡国立大学数字化客座讲师，参加过世界先进制造大会（2018年7月）、中国智能制造大会及中国青岛智能制造相关活动（2018年9月）。
在实践与学术层面，2015年-2020年期间，曾任癸午智能数字化总监、联合创始人，深度参与企业数字化运营；2016年12月参与中德两国数字化标准制定，2019年又投身中德数字化著作《基于价值网络的数字化商业模式研究》编写工作，推动行业理论体系完善。此外，他实战经验极为丰富，先后主持或参与上海蓝科电气、北京同仁堂健康、威海震宇黑灯工厂、中国一汽解放工业互联网平台、茅台晶琪数字化工厂、特斯拉锂电池生产线、沃尔沃大庆及成都工厂等27个重点数字化工厂项目，覆盖多行业标杆案例。
培训风格充满激情且风趣幽默，擅长吸引学员注意力、引发思考，注重课程互动效果与过程设计，同时严格追踪培训结果；授课领域则聚焦数字化核心板块，涵盖数字化战略、数字化转型、数字化制造、数字化供应链、数字化运营及数字化研发，为学员提供全方位、高价值的数字化知识与实践指导。
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